云制造
一个安全的地点存放你的所有生产数据
什么是云制造？
云制造是云计算在制造业中的应用。它使制造商能够使用互联网连接、共享和管理数据和资源。云制造的概念是作为一种将云计算应用于全球制造业的方式而提出的。它可以提高制造效率和灵活性，并降低成本。
CloudMESis是 驱动 新机会：
- 整个价值链的供应商的横向整合
- Cloud-基于MESsolutions can <span帮助到改善 horizontal integration across <span class="NormalTextRun CommentHighlightRest供应 链。This is。because cloud-基于 解决方案 可以 <span提供 可见性 <span class="SpellingErrorinto the 制造 过程从头到尾。这 可见性 可以 <span帮助到识别 瓶颈 and 优化<span class="NormalTextRun CommentHighlightRest优化 流程。
- 追踪碳排放
- Cloud-基于MESsolutions <span class="SpellingError可以 帮助 工厂 追踪 their 碳 排放。通过跟踪 生产数据、such as能量 使用、在云、factories can 识别 机会来减少 their emissions。Additionally、cloud-基于MES解决方案 可以 <spanhelp factories track <span class="SpellingErrortheir progress towards 排放 减少 目标。
- 无缝的兼并和收购
- Cloud-基于MESsolutions can help factories seamlessly <span class="SpellingError合并与或获取 其他 工厂。通过追踪 生产数据在cloud、factories 可以 很容易 分享数据between factories。Additionally、cloud-基于MESsolutions can help factories keep track of production 计划和菜谱、making it <spaneasy to transition to a 新 工厂。
- 动态生产调度
- Cloud-基于MESsolutions 可以 帮助 工厂 动态 计划 生产。通过追踪 制作数据在cloud、工厂 可以 快速识别 变化在需求和调整。生产 accordingly。另外、cloud-基于MES解决方案 可以 帮助 工厂 自动 工厂生成 生产 日程安排 基于 on customer 订单。
- 发展新的服务
- Cloud-基于MES解决方案 可以 帮助工厂 开发 新服务。通过追踪 生产数据在云、工厂 可以 快速 识别</span机会以发展 新要求服务哪些 可以 改善 他们 生产。Additionally、云端的基于MES解决方案 可以 帮助 工厂 <span class="SpellingErrortrack customer demand对新服务。
云解决方案架构--它是什么样子的？
基于云的市场拓展服务解决方案通常包括一个基于网络的用户界面、一个数据库和应用服务器。基于网络的用户界面为用户提供了从任何有互联网连接的地方访问MES解决方案的机会。数据库存储有关制造过程的数据，如配方、生产计划和产品数据。应用服务器承载着MES软件并为解决方案提供处理能力。
基于云的MES，混合型或预制型，有什么区别？
基于云的MES或内部部署，有什么区别？
企业内部解决方案和基于云的MES解决方案之间有许多不同之处。最大的区别之一是，企业内部解决方案的实施和维护成本通常比基于云的解决方案更高。内部解决方案也比基于云的解决方案需要更多的IT基础设施和支持。基于云的解决方案通常更容易实施，需要更少的IT支持。另一个区别是，内部部署的解决方案通常比基于云的解决方案更容易定制。内部部署的解决方案也可能比基于云的解决方案更难升级。
哪个更适合你的业务？
这个问题的最佳答案取决于你企业的具体需求。如果你有大量的预算，并且需要大量的定制，那么企业内部的MES解决方案可能是一个更好的选择。如果你的资源有限，并且需要一个不太复杂的解决方案，那么基于云的MES解决方案可能是一个更好的选择。
混合MES架构如何？
云混合模式架构是企业内部、私有云和公共云服务的组合。这种类型的架构允许企业使用不同的云部署模式的混合，以优化他们的操作，满足他们的具体业务需求。通过云混合模式，企业可以出于安全和合规的原因，将一些数据和应用保留在企业内部，同时也可以利用公共云的优势，如可扩展性和灵活性。这种方法使企业能够利用两个世界的优点，创造一个更加灵活和可扩展的IT环境。
MES的功能正日益向云端转移。~约46%的制造商已经或正在考虑云MES根据2018年AWS / IDC对德国和美国MES用户的调查显示
生产环境中的云计算
有什么好处和坏处？
基于云的MES解决方案有许多好处，包括较低的前期成本、较低的IT支持成本和较容易的实施。然而，基于云的解决方案的可定制性可能不如内部解决方案，而且可能更难升级。今天就联系我们，了解哪种解决方案最适合你的企业。
效益
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可扩展性
能够连接无限数量的生产线、设备和工厂--按需提供新资源--缓解不断增长的资源需求 -
无障碍设施
在任何时间、任何地点都能轻松访问实时操作数据。操作员可以从任何生产设施、工厂管理的任何地方访问应用程序 -
敏捷性和灵活性
当涉及到增加或减少操作规模时，敏捷的适应性资源分配。当生产量增加，MES必须快速和容易地扩展时，这一点很重要。 -
更好地利用IT资源
易于部署，不需要硬件或网络基础设施，也不需要IT团队的参与。一旦部署，MES不需要昂贵的升级、服务器维护或频繁的监督。 -
额外的云服务
有各种不同的云服务，可以作为MES系统的扩展--BI、AI和报告。添加新的服务只是一个配置工作 -
提高安全性
标准的高级别安全，软件维护和安全由云供应商更新。然而，对于一个内部的MES，安全是昂贵的，需要定期更新。 -
高可用性
有可能在没有大量投资成本的情况下提高可用性和冗余度
缺点
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高延迟
考虑使用云MES的公司必须检查云服务器所在国家或地区与工厂之间的位置。MES服务器与你的工厂之间的网络连接。最后，在你的MES之间传输的数据量。在失去连接的情况下，必须安装内部缓冲器来存储生产数据。 -
灵活性有限
虽然云MES有很多好处，但其中一个缺点是它的灵活性可能不如内部MES。这是因为云端MES通常以软件即服务（SaaS）的方式提供，这意味着它的定制化选项有限。如果你需要一个高度可定制的MES解决方案，内部解决方案可能是一个更好的选择。 -
有争议的数据所有权
基于云的MES解决方案的潜在缺点之一是，MES解决方案产生的数据可能由MES供应商拥有。如果你想更换MES供应商，或者你想保留数据用于内部用途，这可能是一个问题。在选择解决方案之前，请确保向MES供应商了解谁拥有这些数据。 -
可能的高成本
基于云的MES解决方案可能会很快变得比内部解决方案更昂贵。这是因为基于云的解决方案通常是按数据使用量和处理能力来定价的，而处理能力是以虚拟基础设施和支持来计算的。如果你正在考虑使用基于云的MES解决方案，请务必获得一份定制的报价，以确定该解决方案在不同情况下的真实成本。
云意味着一种新的开发方法--DevOps
基于云的MES解决方案需要一种新的开发方法，称为DevOps。DevOps是一套结合软件开发和IT运营的实践，以更快地提供应用程序和服务。由于需要快速开发和部署新功能和更新，DevOps对于基于云的MES解决方案至关重要。
云意味着新的方法论--DevOps方法：
- 采用云原生工具和实践
- 管理服务优于自我维护
- 为采用新概念而重新构建架构
- 实现自我修复能力
- 用于管理不同环境的SDLC（软件开发生命周期）和环境间的自动迁移
使用新方法的目标是：
- 部署和质量保证的自动化（自动化升级和 安装过程)
- CI/CD - 持续集成和交付
- 基础设施的自动配置及其可扩展性（IaaS）。
- 使用云原生工具进行性能监测、记录、安全、 代码扫描，审计、 等。
- 作为SDLC一部分的自动测试（单元和端-端）。
云中生产数据的安全--要注意什么？
基于云的MES解决方案最大的问题之一是生产数据的安全性。生产数据通常是敏感和保密的，因此选择一个具有强大安全功能的MES解决方案非常重要。寻找一个能提供用户认证、数据加密和访问控制的解决方案。
现代的SLA方法--责任分工：
职责：
- 云服务提供者对云中发生的一切负责。
- 客户负责提供互联网服务并执行连接基础设施和边缘设备的维护任务。
灾难恢复：
- 所有数据都使用恢复服务定期在云端备份。
- 数据冗余应设置在区级，以防止任何数据丢失，但仍要进行备份，以便有办法从错误或系统及其用户的其他破坏性行为造成的ANT数据损坏或删除中恢复。
- 当集群自我修复时，服务器本身应自动在另一个Node上重新创建。在集群失败的极端情况下，应该从CI/CD中创建一个新的集群，并部署服务。
工厂中的云解决方案--它的成本是多少？
基于云计算的MES解决方案的成本取决于许多因素，如用户数量、生产线数量和定制化水平。今天就联系我们，为你的企业获得一个定制的报价。
借助我们的 "推送接口 "解决方案，我们可以将数据从 MES ANT 系统传输到现成的数据仓库或为客户自己创建一个数据仓库。这样，制造公司的分析人员就可以将多个来源的数据综合并检索到 PowerBI 中，并创建自定义图表来分析工厂的情况。例如，工厂概览、开工分析、MTBF 分析、质量分析或浪费分析。ANT 能够与 Azure Synapse 或 Snowflake 等多个数据库解决方案提供商集成，在云中进行数据处理和分析。Snowflake 可配置在任何云基础设施上。
我们采用的流程是 ETL：推送（提取）-> 存储原始数据（转换）-> 应用到数据仓库（加载）。
